轉載自：https://blog.csdn.net/itplus/article/details/9286905 Community Detection 社區發現（Community Detection）算法用來發現網絡中的社區結構，也可以視為一種廣義的聚類算法。 研究背景 復雜網絡是復制 ...

作者: peghoty 出處: http://blog.csdn.net/peghoty/article/details/9286905 社區發現（Community Detection）算法用來發現網絡中的社區結構，也可以看做是一種聚類算法。 以下 ...

在工程實踐中，算法實現常伴隨着處理器選型以及代碼優化兩方面的工作。本文將從算法設計本身和基於特定處理器平台的算法實現這兩個角度，列舉出幾個關鍵的評估維度。通過這些維度的衡量，我們可以一探處理器運算性能的極限，並做出更加優化的算法實現策略。 算法復雜度 算法復雜度是為了在理念層面 ...

Python-louvain Package pip install python-louvain #Drawing partition Method 1: Me ...

社區（community）定義：同一社區內的節點與節點之間關系緊密，而社區與社區之間的關系稀疏。 設圖G=G(V,E),所謂社區發現是指在圖G中確定nc(>=1)個社區C={C1,C2,...,Cnv},使得各社區的頂點集合構成V的一個覆蓋。 若任意兩個社區的頂點集合的交際均為空，則稱C ...

Louvain算法主要針對文獻[1]的一種實現，它是一種基於模塊度的圖算法模型，與普通的基於模塊度和模塊度增益不同的是，該算法速度很快，而且對一些點多邊少的圖，進行聚類效果特別明顯，本文用的畫圖工具是Gephi，從畫圖的效果來說，提升是很明顯的。 文本沒有權威，僅是個人工 ...

在做東西的時候用到了社區發現的算法，因此查找了好多人的文章，發現一個不錯的總結，先轉載過來 原文出處http://blog.csdn.net/aspirinvagrant/article/details/45577033 在社區發現算法中，幾乎不可能先確定社區的數目，於是，必須有一種度量 ...

原文出處 http://blog.csdn.net/aspirinvagrant/article/details/45823329 派系過濾CPM方法(clique percolation method)用於發現重疊社區，派系(clique)是任意兩點都相連的頂點的集合，即完全子圖 ...